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随着 AI 技术的快速发展,越来越多的 AI 应用和 AI Agent 出现在大众的视野。那么如何低成本,快速地的开发 AI 应用呢?本文我给大家介绍 3 款开源的、主流的(平均 25.4K Star)可视化 AI 应用开发工具,这些工具支持可视化的方式,配置 AI 工作流和开发 AI Agent,大大降低了开发 AI 应用的门槛。
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。
以下是其核心功能列表:
Agent 智能体: 提供了 50 多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
工作流:在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。
全面的模型支持:涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。
Prompt IDE:用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能(如文本转语音)的直观界面。
LLMOps:随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
后端即服务:所有 Dify 的功能都带有相应的 API,因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。
https://github.com/langgenius/dify
拖放界面构建定制化的 LLM 流程
以下是其核心功能列表:
LLM 编排:支持 LangChain、LlamaIndex 等 100 多个开箱即用的服务。
Agents & Assistants:支持创建可以使用工具执行不同任务的自主代理。
友好的开发体验:支持 APIs、SDK 和嵌入式聊天扩展,方便快速集成到您的应用程序。
全面的模型支持:支持 HuggingFace, Ollama, LocalAI, Llama2, Mistral, Vicuna, Orca, Llava 等模型。
https://github.com/FlowiseAI/Flowise
Langflow 是一个动态图,每个节点都是一个可执行单元。它的模块化和交互式设计促进了快速实验和原型开发,挑战了创造力的极限。
以下是其核心功能列表:
开箱即用的组件:内置了 LLMs、Loaders、Memories、Vector Stores 等功能组件;
支持与第三方系统无缝集成:打通了与 Notion、Slack、Supbase、Google 等主流的平台之间的数据集成;
https://github.com/langflow-ai/langflow
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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